Đây là ứng dụng Windows có tên BigGAN được đào tạo trước của PyTorch có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng Smallupdatetoutils.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên là BigGAN được đào tạo trước với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
BigGAN được đào tạo trước của PyTorch
MÔ TẢ
Một triển khai lại PyTorch op-for-op của mô hình BigGAN của DeepMind với các trọng số được đào tạo trước từ DeepMind. Kho lưu trữ này chứa một triển khai lại PyTorch op-for-op BigGAN của DeepMind đã được phát hành cùng với bài báo Đào tạo GAN quy mô lớn để tổng hợp hình ảnh tự nhiên có độ trung thực cao. Việc triển khai BigGAN của PyTorch này được DeepMind cung cấp với các mô hình 128x128, 256x256 và 512x512 được đào tạo trước. Chúng tôi cũng cung cấp các tập lệnh được sử dụng để tải xuống và chuyển đổi các mô hình này từ các mô hình Trung tâm TensorFlow. Việc triển khai lại này được thực hiện từ biểu đồ tính toán thô của phiên bản Tensorflow và hoạt động tương tự như phiên bản TensorFlow (phương sai của chênh lệch đầu ra theo thứ tự từ 1e-5). Việc triển khai này hiện chỉ chứa bộ tạo vì trọng số của bộ phân biệt không được giải phóng (mặc dù cấu trúc của bộ phân biệt rất giống với bộ tạo nên nó có thể được thêm vào khá dễ dàng.
Tính năng
- Repo này đã được thử nghiệm trên Python 3.6 và PyTorch 1.0.1
- BigGAN được đào tạo trước của PyTorch có thể được cài đặt từ pip
- Kho lưu trữ này cung cấp quyền truy cập trực tiếp và đơn giản vào các phiên bản BigGAN "sâu" được đào tạo trước cho độ phân giải 128, 256 và 512 pixel
- Tải trọng lượng được đào tạo trước của DeepMind
- BigGANConfig là một lớp để lưu trữ và tải các cấu hình BigGAN
- Chuyển đổi tenxơ đầu ra từ BigGAN trong danh sách hình ảnh
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/pytorch-pretrain-biggan.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
